• 대한교통학회지
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• 제22권3호
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• pp.127-135
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• 2004

교차로 안전성 진단과 관련된 기존의 연구는 교차로 상에서 발생한 사고 자료에 기초하여 교차로 기하구조 요소, 교통량 및 신호운영방법 등과 관련된 요인을 변수로 사용하여 교통사고건수 예측모형 개발에 관한 연구가 대부분이다. 그러나, 분석하고자 하는 대상 교차로의 사고건수 예측모형을 개발하기 위해 필요한 교통사고 자료의 경우 단 기일에 걸쳐 획득되지 않으며 몇 년간의 사고 자료를 요구할 수도 있다. 이러한 자료를 이용하더라도 사고 발생 기간동안 교차로 사고에 영향을 미치는 요인(교차로 운영방법, 기하구조 등)이 변화될 수도 있다는 문제점을 지닌다. 이와 같은 이유로 교차로 안전성을 진단하는데 있어 기존 교통사고 자료는 언제나 절대적인 자료가 될 수 없다. 이에 대한 보완책으로, 3일에서 5일정도의 조사 자료만으로도 안전성 진단이 가능한 상충자료를 이용하여 교차로 안전성 진단을 할 수 있다. 본 연구는 기존사고 자료를 이용하여 사고 발생에 기인하는 여러 변수들을 교통사고심각도와의 상관관계를 분석하고, 상관관계가 높은 변수를 이용하여 신경망 사고심각도 예측모형을 개발하였으며, 모형 검증을 위해 다중회귀사고심각도 예측모형을 개발하여 비교 평가한 결과 신경망 사고심각도 예측모형의 예측력이 우수한 것으로 나타났다. 현장에서 조사된 상충자료를 신경망 사고심각도 예측모형에 적용하여 상충이 사고로 연결 될 경우 사고심각도를 예측하였으며, 예측된 사고심각도에 가중치를 부여하여 대상 교차로 위험우선순위를 결정한 결과 사고비용에 기초한 위험우선순위 결정법과 같은 순위의 결과를 도출하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.363-363
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• 2019

활성화 함수(activation function)는 기계학습(machine learning)의 학습과정에 비선형성을 도입하여 심층적인 학습을 용이하게 하고 예측의 정확도를 높이는 중요한 요소 중 하나이다(Roy et al., 2019). 일반적으로 기계학습에서 사용되고 있는 활성화 함수의 종류에는 계단 함수(step function), 시그모이드 함수(sigmoid 함수), 쌍곡 탄젠트 함수(hyperbolic tangent function), ReLU 함수(Rectified Linear Unit function) 등이 있으며, 예측의 정확도 향상을 위하여 다양한 형태의 활성화 함수가 제시되고 있다. 본 연구에서는 기계학습을 통하여 수위예측 시 정확도 향상을 위하여 Hybrid 활성화 함수를 제안하였다. 연구대상지는 조수간만의 영향을 받는 한강을 대상으로 선정하였으며, 2009년 ~ 2018년까지 10년간의 수문자료를 활용하였다. 수위예측 알고리즘은 Python 내 Tensorflow의 RNN (Recurrent Neural Networks) 모델을 이용하였으며, 강수량, 수위, 조위, 댐 방류량, 하천 유량의 수문자료를 학습시켜 3시간 및 6시간 후의 수위를 예측하였다. 예측정확도 향상을 위하여 입력 데이터는 정규화(Normalization)를 시켰으며, 민감도 분석을 통하여 신경망모델의 은닉층 개수, 학습률의 최적 값을 도출하였다. Hybrid 활성화 함수는 쌍곡 탄젠트 함수와 ReLU 함수를 혼합한 형태로 각각의 가중치($w_1,w_2,w_1+w_2=1$)를 변경하여 정확도를 평가하였다. 그 결과 가중치의 비($w_1/w_2$)에 따라서 예측 결과의 RMSE(Roote Mean Square Error)가 최소가 되고 NSE (Nash-Sutcliffe model Efficiency coefficient)가 최대가 되는 지점과 Peak 수위의 예측정확도가 최대가 되는 지점을 확인할 수 있었다. 본 연구는 현재 Data modeling을 통한 수위예측의 정확도 향상을 위해 기초가 되는 연구이나, 향후 다양한 형태의 활성화 함수를 제안하여 정확도를 향상시킨다면 예측 결과를 통하여 침수예보에 대한 의사결정이 가능할 것으로 기대된다.

• ETRI Journal
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• 제7권3호
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• pp.68-82
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• 1985

미래는 과거와 현재역사의 연속이다. 미래를 정확히 예측한다거나 예견할 수는 없다. 신이 아닌이상 지시할 수도 없다. 문제는 우리가 미래에 대해서 얼마나 관심을 가지고 있느냐가 문제이다. 우리 사회의 특성을 나타내는 급격하고도 커다란 변화들은 역설적인 결과를 초래할 수 있다. "미래대안"을 예측함으로써 이러한 혼돈된 결과를 줄이는데 도움이 될 수 있을 것이다. 본고에서는 이러한 분야에서 세계적으로 명성이 있는 여덟명의 석학-Zbigniew Brzezinski, Herman Kahn, Anthony J. Wiener, Daniel Bell, Willis Harman, Dennis Meadows, Willam Brown 그리고 Leon Martel-들의 장기예측 방법들을 평가, 분석하여 "Options for The Future"란 책을 펴낸 Tomas E. Jones의 견해를 중심으로 미래연구의 시작과 개발 그리고 예측방법론들을 정리해 보았다.

• 한국원자력학회:학술대회논문집
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• 한국원자력학회 1998년도 춘계학술발표회논문집(1)
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• pp.463-468
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• 1998

수직 관다발형 비등관에서의 밀도파 진동 및 유동 폭주형 이상유동 불안정성을 해석하기 위하여 선형화 기법 및 D-partition 방법론에 근거한 해석 코드(ALFS)를 개발하고 기존 실험자료 분석을 통해 코드의 예측 성능을 평가하였다. 그 결과 이상유동이 평형상태에 있는 것으로 가정하는 가장 단순한 모델인 HEM은 전반적으로 유동 불안정성 발생 시점의 열출력을 실험치보다 약 20% 정도 낮게 예측하였으며, 이상 유동의 속도 및 온도의 비평형 상태를 고려하는DEM과 DNEM에 의한 예측 결과는 7∼15%의 평균 오차 범위에서 실험 자료를 예측하는 것으로 나타났다.

• 방송공학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.61-68
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• 1998

본 논문에서는 국내외 방송 환경에 적합한 전파전파 예측 모델 개발을 위해 지금까지 외국에서 적용한 여러 가지 매크로셀용 모델들을 프로그램망하여 이를 국내외 측정 데이터와 비교, 검토하였다. 검토한 모델은 Okumura 모델, Longley-Rice 모델, ITU-R 모델, Lee 모델이다. 각 모델의 예측 결과를 남산에서 송신한 320MHz 신호를 측정한 결과와 비교하였다. 비교한 결과, 전체적으로 Okumura 모델이 가장 좋은 성능을 보였다 그리고, 송신점으로부터 10 Km이상 경로를 예측할 시에는, 10 Km이상부터 예측 가능한 ITU-R 모델 또한 좋은 결과를 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.328-330
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• 2002

본 논문에서는 역전파 신경망(Backpropagation Neural Network)을 시계열 데이터인 주가 데이터를 이용한 주가 예측의 정확도를 향상시키기 위한 학습 방법으로 적용하였다. 실제 증권거래소의 종목 데이터에서 비교적 등락폭이 안정적인 각 산업분야별 5개 기업의 5일 이동평균선 데이터 240개를 훈련 데이터로, 20개는 테스트 데이터로 이용하였다. 선정된 입력 데이터를 은닉층의 개수와 은닉 노드의 개수 등을 달리 하면서 10,000번의 훈련을 통해서 실험 하였으며, 그 결과 1개의 은닉층을 사용한 네트워크1은 20개의 테스트 데이터 사이의 19개의 신호 중 14개를 예측하였고, 2개의 은닉층을 사용한 네트워크 2는 16개를 예측하였다. 시험 결과를 통해서 보듯이 은닉층을 2개 사용하였을 때 보다 좋은 실험 결과를 얻을 수 있었으며, 역전파 신경망 모델이 주가 예측에 적합하다는 것이 증명되었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.316-319
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• 2005

현재 상용화 되고 있는 DMB에서는 176$^*$144의 작은 영상 사이즈를 표준으로 서비스하고 있다. 뿐만 아니라 서비스 되고 있는 콘텐츠들은 주로 움직임이 많은 영화나 스포츠 그리고 드라마 등이 주류를 이루고 있다. 따라서 시간적 압축 방식을 사용하는 움직임 예측 모듈이 더욱더 중요한 위치를 차지하게 됐으며 기존의 영상 표준안과 다르게 4$^*$4와 같은 작은 블록 사이즈가 중요한 정보를 갖게 되었다. 본 논문은 DMB에서 서비스 하는 여러 가지 영화나 스포츠를 대상으로 실험한 결과 4$^*$4와 같은 작은 사이즈의 블록이 움직임 예측시 많이 나타날 뿐 아니라 중요한 정보들로 이루어져 있다는 결과를 얻었으며 이를 토대로 좀 더 정확한 움직임 예측을 수행하기 위하여 가변 탐색범위를 제안하였다. 제안된 방법은 C언어를 통하여 검증하였으며 그 결과 고정의 탐색범위를 적용한 것보다 좋은 효율을 얻었다. 그리고 이를 다시 하드웨어 언어인 VHDL로 구현하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.789-792
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• 2019

최근 IT 기술의 발전으로 웹 기반 시뮬레이션이 많은 연구에 도움을 주고 있다. EDISON은 그러한 시뮬레이션 환경을 제공해주는 플랫폼으로 전산열유체, 나노물리, 계산화학, 등 다양한 전문분야의 앱(이하 솔버)을 제공해준다. 이러한 솔버는 사용자가 그 솔버에 맞는 간단한 파라미터들만 입력하면 다양한 결과를 알아서 계산해 주는 편의를 제공해 주지만 입력 데이터에 따라 작업 시간이 상당히 혹은 무한히 걸릴 수 있기 때문에 언제 끝날지 모르는 작업의 완료 여부를 수시로 확인해야만 하는 불편함이 있다. 때문에 그 시간을 예측할 수 있다면 수시로 확인하는 불편함을 줄일 수 있다. 또한 오랜 시간이 걸리는 작업의 결과를 미리 알 수 있으면 사용자들에게 큰 도움이 될 것이다. 이런 점에서 본 논문에서는 시뮬레이션의 작업 결과와 수행 시간의 예측 모델을 적용해 보았다. 본 논문에서는 계산화학분야의 uChem 솔버의 결과 예측을 진행하였는데 uChem 솔버는 1주기 및 2주기 원자들로 이루어진 화합물의 최적화된 상태의 에너지 값과 구조를 보여주는 프로그램이다. 예측을 진행한 결과 에너지는 99%이상의 상당히 높은 정확도를 얻을 수 있었고 수행 시간의 경우 약 90%의 정확도를 얻었다. 이를 통해서 사용자로 하여금 더욱 편리한 서비스를 제공할 수 있을 것이다.

• 대한지리학회지
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• 제50권3호
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• pp.277-287
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• 2015

본 논문은 REDD(Reducing Emissions from Deforestation and forest Degradation, 개발도상국의 산림파괴 및 산림황폐화 방지를 통한 온실가스 감축) 기준선 설정시 토지이용변화 예측모형 적용의 한계점을 지적한다. REDD는 산림을 보호하는 대가로 탄소배출권을 생성하고 이를 거래하는 내용이 골자를 이루는 국제환경보전 정책이다. 탄소배출권의 규모는 기준선(reference level)에 근거해 정해지는데, '기준선'이란 산림파괴 패턴이 현상태 그대로 유지될 경우 미래에 발생할 탄소배출량을 의미한다. 본 논문에서는 토지이용변화 예측모형인 Geographic Emission Benchmark(GEB)와 GEOMOD의 모델링 결과를 비교하여 공간적 스케일이 변함에 따라 이들의 정확도가 어떻게 달라지는지를 분석하였다. 두 모형을 중국 운남성 시솽반나 열대림 사례에 적용한 결과, GEB가 상대적으로 양적 예측이 더 우수한 것으로 나타났고, GEOMOD는 위치적 예측이 더 정확한 것으로 밝혀졌다. 양적 예측은 몇 헥타르의 산림이 미래에 경작지로 개간이 될 것인가에 대한 결과를 의미하고, 위치적 예측은 그 개간이 어디에서 일어날 것인가에 대한 결과를 가리킨다. 또한, 위치적 예측이 다소 부정확하더라도 양적인 예측이 우수하면 전반적으로 특정 모형이 우수한 결과를 나타낼 수 있는 것으로 나타났다. 이는 REDD 기준선 설정시 양적 예측과 위치적 예측이 모두 중요한 만큼 다양한 조건 하에서의 정확도 변이를 고려하여 신중하게 토지이용변화 예측모형 적용해야지만 정확한 기준선을 설정할 수 있음을 시사한다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2010년도 추계학술발표논문집 1부
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• pp.353-355
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• 2010

본 논문에서는 터널환경에서 전파의 경로 손실 특성을 예측할 수 있도록 시뮬레이터를 개발하였다. 전파의 경로를 정확히 분석하기 위하여 image theory 방법을 이용하였으며, 직선 터널 구간뿐만 아니라 곡선 터널 구간에서도 전파 손실을 예측할 수 있도록 구현하였다. 시뮬레이터는 다양한 변수들을 입력받아 실시간으로 전파 경로를 도식화하여 결과를 보여줄 수 있으며, 송신부와 수신부의 위치를 변경하며 결과를 예측할 수도 있다. 개발된 시뮬레이터를 다양한 직석터널과 곡선터널에 적용하여 결과를 비교 분석하였다.